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Distilbert Base Uncased Finetuned Mrpc
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Distilbert Base Uncased Finetuned Mrpc

anirudh21によって開発
このモデルは、DistilBERTをベースにGLUE MRPCタスクで微調整されたテキスト分類モデルで、文ペアが意味的に等価かどうかを判断するために使用されます。
テキスト分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#テキストの意味的マッチング#軽量BERT#高いF1値
ダウンロード数 18
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

DistilBERTをベースとした軽量テキスト分類モデルで、文ペアの意味的等価判断タスクに特化して最適化されており、MRPCデータセットで良好な性能を発揮します。

モデル特徴

軽量で効率的
DistilBERTアーキテクチャに基づいており、標準BERTよりもサイズが40%小さいが、97%の性能を保持しています。
高い正解率
MRPCテストセットで84.56%の正解率と89.59%のF1値を達成しています。
高速推論
蒸留アーキテクチャの設計により、モデルの推論速度は元のBERTよりも60%速くなっています。

モデル能力

テキスト分類
意味的類似度判断
文ペアの関係分析

使用事例

テキスト処理
复述検出
2つの文が同じ意味を表しているかどうかを判断します。
正解率84.56%
質問応答システム
類似した質問を識別して統一した回答を提供します。
コンテンツ審査
重複コンテンツ検出
異なる表現の同じコンテンツを識別します。
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